Hadoop 0.20.0 集群配置与MapReduce开发实战指南

"Hadoop集群配置及MapReduce开发手册，详细介绍了如何在Hadoop 0.20.0版本上配置集群以及进行MapReduce开发。该手册由天喻研究院于2009年修订，涵盖了环境配置、安装步骤、性能优化和MapReduce编程等多个方面。" 在Hadoop 0.20.0集群配置中，首先需要了解的是环境说明。集群运行在CentOS5操作系统上，使用Sun-java-6作为JDK，SSH服务用于节点间通信，而Eclipse 3.4.2 (Linux版)则用于开发。集群由多个节点组成，包括一个NameNode（10.8.2.25，server1）和多个DataNode（例如：10.8.2.51至10.8.2.59）。所有的配置和开发工作都将在名为hadoop0200的用户目录下进行，如/home/hadoop0200。 环境配置与安装过程包括了硬盘分区、JDK、Hadoop和SSH的安装与配置。硬盘分区配置是集群部署的基础，确保有足够的存储空间来存放数据和日志。JDK安装分为安装和配置两个步骤，配置主要是设置JAVA_HOME环境变量，使其指向JDK的安装路径。安装Hadoop涉及下载源码或二进制包，解压并设置HADOOP_HOME。配置Hadoop时，需要修改conf目录下的配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml，设置HDFS和MapReduce的相关参数。配置master和slaves文件，列出所有DataNode的主机名，以便NameNode管理和调度。 SSH的安装和配置是集群通信的关键，确保每个节点之间可以无密码互信，方便集群操作。安装SSH后，通过ssh-keygen生成公钥和私钥，然后将公钥复制到所有节点，实现ssh免密登录。 MapReduce开发部分，首先需要安装Hadoop Eclipse Plugin，以便在Eclipse环境中开发MapReduce程序。接着配置Eclipse Plugin，连接到Hadoop集群。建立MapReduce工程时，可以创建一个新的Java项目，遵循Hadoop的编程模型编写Mapper和Reducer类，并指定输入输出路径。 在Hadoop性能优化方面，手册提供了多个维度的建议。内存优化是关键，可以通过调整mapred.map.memory.mb和mapred.reduce.memory.mb等参数控制任务分配的内存。Master优化涉及到NameNode和JobTracker的性能，如调整它们的内存分配和守护进程数量。文件存储设置包括副本数量和块大小的设定，以平衡存储效率和容错性。MapReduce临时存储优化涉及本地磁盘的使用，减少网络传输。tasks配置，如mapred.tasktracker.map.tasks.maximum和mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum，可以调整每个TaskTracker上同时运行的任务数量。 这份手册提供了Hadoop集群从搭建到优化，再到开发MapReduce应用的完整流程，对于学习和实践Hadoop有着极大的帮助。开发者可以通过这些步骤逐步掌握Hadoop的使用，提高集群的运行效率和应用程序的性能。